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Multivariate Stochastic Volatility Models Based on Wishart Autoregressive Process with an Application in Finance

机译:基于Wishart自回归过程的多元随机波动率模型及其在金融中的应用

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摘要

波动是金融市场的内在特征,无时不在,无处不在。相关的实证研究也发 现,时变波动率、波动聚类、“杠杆效应”等是金融市场的“典型事实”。在 多个金融资产或者市场的背景下研究波动,可以考察不同资产或者市场之间的 波动溢出效应,揭示不同资产或者市场之间的动态相关关系。研究波动对于揭 示金融市场的运行规律,指导市场参与者的投资决策具有重要意义。另一方 面,在各种宏观和金融模型中考虑时变波动,可以丰富和完善模型设定,提高 模型刻画现实世界的能力。 不同金融资产、市场之间的时变相关性和波动溢出效应对资产配置和风 险管理至关重要。多元GARCH模型和多元随机波动(MSV)模型可以有效 地刻画...
机译:波动是金融市场的内在特征,无时不在,无处不在。相关的实证研究也发 现,时变波动率、波动聚类、“杠杆效应”等是金融市场的“典型事实”。在 多个金融资产或者市场的背景下研究波动,可以考察不同资产或者市场之间的 波动溢出效应,揭示不同资产或者市场之间的动态相关关系。研究波动对于揭 示金融市场的运行规律,指导市场参与者的投资决策具有重要意义。另一方 面,在各种宏观和金融模型中考虑时变波动,可以丰富和完善模型设定,提高 模型刻画现实世界的能力。 不同金融资产、市场之间的时变相关性和波动溢出效应对资产配置和风 险管理至关重要。多元GARCH模型和多元随机波动(MSV)模型可以有效 地刻画...

著录项

  • 作者

    刘长江;

  • 作者单位
  • 年度 2011
  • 总页数
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 zh_CN
  • 中图分类

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